4月25日，在2026北京车展上，Momenta四位合伙东谈主生僻同台，公司CEO曹旭东站在台上，死后的大屏幕上打出一排字：“Momenta R7，物理AI序章”。

这一天，Moment布告：R7强化学习寰宇模子齐全量产首发，物理AI进展从本领理念走向限制化量产落地。

一周前，曹旭东刚刚和团队仔细探究过这个标题，“序章”这个词是他坚捏的。他认为，智能驾驶正从“看见寰宇”走向“贯通寰宇”，物理AI的故事才刚刚开动。

这一天，Momenta布告了几组数据：累计定点车型逾越200款，已托付超70款量产车型，搭载Momenta系统的量产车辆限制逾越80万台。最快不到40天，就不错完成10万台托付。

对比三年前，Momenta首个10万台量产用了整整24个月。“飞轮效应正在加快变成。”Momenta合伙东谈主孙环说。

本届北京车展上，逾越20个品牌、60余款车型搭载了Momenta有蓄意，包括梅赛德斯-疾驰、奥迪、良马的新发布车型。在展馆里走一圈，简直每走几步就能看到一辆搭载Momenta系统的车。

但曹旭东念念讲的，不啻是交易数字。他和团队把这场发布会的中枢，留给了两个重要词：寰宇模子与强化学习。

从看见到“贯通”

曹旭东口中的“物理AI”指的是什么？他用了一个对比：大讲话模子通过Next Token Prediction来压缩数字寰宇的学问，让AI学会了贯通文本；而寰宇模子，则是通过World Model Prediction来瞻望物理寰宇的畴昔景象和交互逻辑，让AI贯通物体的物理属性、畅通的因果相干。

“自主进化是智能捏续迭代的重要动能。AI在环境中，笔据见解，不停招揽反应、试错迭代、自主优化。因此，寰宇模子与强化学习，共同组成物理AI的两大中枢赞助。”曹旭东说。

Momenta合伙东谈主、研发SVP夏炎进一步拆解了Momenta寰宇模子的三个脉络。

第一层是预检会。通过海量确实驾驶数据的预检会，将物理功令、学问与因果相干压缩进模子，让系统变成对物理寰宇的基础融会。

第二层是仿真。将寰宇模子用于自动驾驶闭环仿真，让系统推演自身活动变化时寰宇将怎么演变，对长尾场景进行性能评估。

第三层，是活着界模子中进行强化学习。在前两层基础上，为强化学习构建一个高度确实的诬捏检会场，让系统在接近确实的环境中反复探索与试错。

恰是在这么的诬捏检会场中，系统从单纯的“效法学习”走向“念念象与探索”，在诬捏寰宇中阅历千万次推演，自主习得在复杂博弈中作念出最优决策的才调。

Momenta合伙东谈主、研发SVP孙刚举了一个例子：正常行车中，要是前车不测掉落一箱苹果，搭载Momenta系统的车辆或者自主预判苹果滚落的轨迹与扩散范围，提前安详延缓、谋划绕行途径，以更冷静的面孔处理突发路况。

“试验寰宇中万中无一的极点场景，在诬捏练兵场里已被反复阅历、充分消化。这一机制的见解，是让模子在生僻极点场景下的发挥高出东谈主类驾驶员。”夏炎说。

“贫矿”变钢铁

“数据这件事，它不是单单的数据本人。你不错认为数据即是矿石，而且是含矿量很低的铁矿石。”曹旭东在发布会后领受经济不雅察报等媒体采访，被问到“数据飞轮最大的瓶颈是什么”时，他打了这个比喻。

市面上有一种说法是，获取无数数据没那么难，难的是用好数据。曹旭东招供这个判断。

“你奈何把贫矿变成富矿？”曹旭东例如说，高速上三只小狗列队横穿高速，这么的场景万中无一、万里挑一，把它挑出来，难度本人即是大海捞针。这仍是有很高的门槛了。

从贫矿变成富矿，再从富矿变成钢铁，钢铁变成发动机，发动机最终装到车上，这才是最终的价值。“领有海量的原始数据，只是是一个价值泉源的10%，剩下的90%来自于这个体系的才调。”曹旭东说。

Momenta当前有逾越80万台量产车在路上跑，可作念到海量数据回流。在预检会阶段，这些数据通过World Model Pre-Training来检会模子，让它具备物理学问。但这还不够。

“有物理学问不代表它是一个好司机。”曹旭东说。他示意，无数数据里有好的驾驶活动，但更多的是不好的驾驶活动。这就像大讲话模子的检会，通过海量数据输入，模子具备了寰宇的学问，但不代表它有好的活动民俗。还需要Post-Training，把活动对王人到东谈主类的好活动上。

按照官方说法，这套逻辑，Momenta仍是跑了十年。

“叩门”敲八年

2017年，疾驰投资了Momenta。彼时，Momenta照旧一家开拓不久的创业公司。曹旭东谨记，那时疾驰的董事长合计“这个公司终点有活力”，是以采选投资。

但Momenta与疾驰的第一个量产款式上市，是在2025年下半年。从投资到量产，整整八年。

“我那时问了一个清华的师兄，他告诉我说，你们跟疾驰勾通量产至少需要十年。”曹旭东说。他回忆，2017年到2020年是POC阶段，2020年到2022年是Pre SOP，2022年到2024年是小批量量产开拓。2024年，Momenta拿下了疾驰所有电车和油车的业务。2025年底，才信得过量产。

曹旭东以此来评释汽车行业的非凡性：“面向主机厂，国内OEM叩门敲三年，国外OEM叩门敲五到七年。”

这亦然曹旭东判断智驾花式会快速管理的依据。在他看来，自动驾驶有极端强的限制效应和先发上风，2026年世界杯官网“它的效应会比芯片行业更强”。

为了佐证我方的判断，曹旭东还复盘了芯片行业的历史：PC时间的芯片，全球唯有两家；手机芯移时代，全球也唯有高通和联发科两家。而自动驾驶因为是软件，边缘老本为零，限制效应更强。这种限制效应既体当今老本上，也体当今体验擢升上，即数据越多，模子才调越强。

“中国也就两到三家，全球也就三到四家，会极端快速地管理。”曹旭东说。当前，Momenta勾通的客户仍是遮掩德系BBA、公共，日系丰田、本田、日产，好意思系通用、福特。他示意：“不光是本年，旧年咱们就仍是是全球品牌的共同采选了。”

物理AI需要“门票”

当被问及“物理AI被英伟达黄仁勋带火后，许多公司都说我方是物理AI公司，Momenta在全球范围内处于什么位置？”曹旭东的回话，从数字AI和物理AI的对比切入。

按照曹旭东的说法，数字AI在已往几年与日俱增，很进攻的原因是数据能快速、限制地获取。OpenAI很早就同期作念了机器东谈主和数字AI，但自后阶段性地打消了机器东谈主，采选作念GPT——因为互联网数据仍是是海量的，而机器数据的获取太难了。

“关联词，咱们场合的寰宇，既稀有字的部分，又有物理的部分。物理的部分可能是更大的一部分。”曹旭东说。在他看来，当数字寰宇取得巨猛进展后，教学和要领势必要进入物理寰宇，并在物理寰宇中作念立异，“这即是为什么我觉妥贴今是物理AI的序章刚开动。”

曹旭东对物理AI有一个中枢判断：最重要的，是数据闭环和交易闭环，而且两者是互动的。

曹旭东不雅察到一个征象，即任何一个东谈主工智能的运用，一朝接近东谈主类水平，就会在很短时候大幅高出东谈主类。“AlphaGo也好，东谈主脸识别也好，接近东谈主可能花了十年、二十年，但高出东谈主、大幅高出东谈主，可能就发生在一两年、两三年。”他说。

这背后的逻辑是什么？曹旭东的谜底是，先稀有据闭环，才有裕如好的体验。体验一朝达到或逾越东谈主类水平，就能齐全爆发式交易化。交易化带来数据爆发式增长，数据增长又带来模子才调爆发式增长。最终彼此促进、彼此激励，变成浓烈的正反应。

“自动驾驶进入到了这个阶段。机器东谈主还需要一段时候。”曹旭东说。

曹旭东同期认为，物理AI是需要“门票”的。“自动驾驶要齐全限制化L4，累计干涉至少是百亿好意思金。通用机器东谈主呢？可能几百亿好意思金到千亿好意思金级别，这还可能是创业公司的研发恶果。”他说。

曹旭东的判断是，永久来看，靠融资作念成通用物理AI是不试验的，一定要有现款流业务。这个现款流业务，不错是自动驾驶，也不错是其他标的。不管怎么，一定要有一个现款流业务来支捏物理AI的研发。

Momenta采选的旅途，是通过量产乘用车的限制交易化，支捏L4的研发。

但Momenta的L4不啻Robotaxi。曹旭东闪现，Momenta既作念Robotaxi，也作念Robovan物流，来岁还会作念Robotruck。逻辑回到一个核样式念：一个自动驾驶大模子，或者齐全所有的垂直运用，况且作念得更好。

“这件事咱们仍是在Robotaxi、Robovan和乘用车上得手考据了。这带来的价值是，每个垂直场景的研发老本大幅缩短，而每个场景的教学和数据又汇总到大模子里，让每个垂直边界作念得更好。这是平台上风。”曹旭东说。

曹旭东这个逻辑还类比了十多年前的互联网行业——垂直电商和平台电商并存，但最终胜出的是平台。他判断在自动驾驶大模子边界，也存在很强的平台效应。

“东方硅谷”贪心

发布会尾声，曹旭东讲了一段个东谈主阅历。十年前，他在硅谷看到一条以仙童半导体定名的街谈Fairchild Drive。恰是这家公司，助长了全球半导体产业的开端，最终铸就了硅谷的听说。

“那一刻，我心中的那团热火被焚烧了。今天，咱们但愿联袂所有中国AI公司，共同书写属于东方的硅谷听说。”曹旭东说。

谈到全球竞争，曹旭东提到一个不雅点：中国本领和家具进入国外市集，给当地用户带来最初价值的同期，也会带来一些对当地企业和处事的冲击。

“相比好的责罚有蓄意，是模仿中国之前的模式，作念反向合股。让当地享受中国本领的好体验，同期中国本领赋能当地企业，带来更多发展和处事。这是一个共赢的模式。”曹旭东说。

至于具体算法的中外竞争，曹旭东认为，在中国环境下，知识流动和东谈主才流动速率很快，单点算法并不存在终点大的壁垒。信得过的差距，在更深处，也即是体系和组织的差距。

“架构才调比单点算法才调更进攻。因为架构触及弃取2026年世界杯官网，好的架构能齐全更好的累积和协力。而架构之上，是包含数据迭代、检会、考据的体系。体系之上，则是组织和文化。”曹旭东说。